• 日语初级(自主模式)

    自主模式 外语学科
    李博
    • 李博副教授 华南理工大学外国语学院
    • $可随时加入
    • g2.8万人
    • 7课件全部开放

    简介 程名称:日语初级                              课程性质:人文类通识教育课 课程学时:64(线上时长500分钟,线下课时45节) 课程学分:4 授课教材:简明日语入门教程(李博编著,华南理工大学出版社,2015.8)

    章节第一章 入门篇 第二章 初级导入篇 期末考试

  • 英美音乐与文化(自主模式)

    自主模式 国家级精品 外语学科 教育学科
    周娉娣
    • 周娉娣副教授 华南理工大学外国语学院
    • $可随时加入
    • g2.5万人
    • 7课件全部开放

    简介 课程“英美音乐与文化”(“Music And Culture in English”)是一门以英文流行歌曲为媒介,介绍英美文化历史的全英核心通识课程。 音乐并不是一种纯粹的艺术体裁,它诞生于一定时期的文化背景下,抒发人们的情感、反映着人们的社会生活。各种音乐根至于文化,反映社会文化的变迁,它是民族文化最核心的一部分。因此,音乐更是一种民族文化与情感的载体,是了解文化、学习语言的一种有效途径。 本课程采用中、外教师团队教学的形式,深入探讨影响英美流行音乐形成的历史、政治、经济等各个方面的因素及其对社会文化的影响。学习内容包括主题讲解、音乐欣赏、阅读讨论、文献视频观看、和单元测试等,以达到了解英美社会文化的目的。通过欣赏英美流行音乐促进英语语言学习,同时提高文化素养、达到陶冶心灵的目的。

    章节Course Introduction Week 1 : Module 1 Cultural Impact of Music Week 2 : Module 2 Understanding Song Structures & Music Genres Week 3 : Module 3 Folk Music Week 4 : Module 4 Blues Music Week 5 : Module 5 Jazz Music Week 6: Module 6 Country Music Week 7 : Module 7 R & B Music Week 8 : Module 8 Rock Music Week 9 : Module 9 Pop Music Week 10 : Module 10 Reggae Music Week 11 : Module 11 Rap Music Week 12 : Module 12 Techno Week 13 : Module 13 Pop Music in U.S Part 1 Week 14 : Module 14 Pop Music in U.S Part 2 Week 15 : Module 15 Pop Music in the U.K Part 1 Week 16 : Module 16 Pop Music in the U.K Part 2 Week 17 Module 17 Pop Music in the U.K Part 3

  • 计算机网络(自主模式)

    自主模式 计算机学科
    袁华
    • 袁华副教授 华南理工大学计算机科学与工程学院
    • $可随时加入
    • g1.7万人
    • 7课件全部开放

    简介 (1)   了解计算机网络和互联网络的发展历程,掌握计算机网络的基础知识、基本原理和重要的协议。以层次模型为线索,将内容有机地串在一起;主要包括网络相关术语和协议(TCP/IP协议)、网络标准、OSI参考模型、局域网技术(重点以太网)、物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层的基本功能和基本原理;重点学习网络层内容,包括各种路由协议的工作原理及其特点。 (2)   要求学生在学习上述理论的基础上,初步培养网络编程、网络抓包工具使用、交换机和路由器操作等实际动手能力。

    章节第零章 第一章 概述 第二章 物理层 第三章:数据链路层 第四章 介质访问控制子层 第五章 网络层 第六章 传输层 第七章 应用层 期末考

  • 西班牙语初级

    自主模式 外语学科
    何文君
    • 何文君讲师 华南理工大学外国语学院
    • $可随时加入
    • g1.2万人
    • 7课件全部开放

    简介 随着中国与西班牙、拉美各国交流的不断加深,西班牙语正式成为小语种中的佼佼者。它是世界第三大语言,是世界第二大通用语,全球有5亿人口讲西班牙语。全世界有21个国家使用西班牙语作为官方语言,而且西班牙语也是联合国的六大工作语言之一。 本课程面向西班牙语零起点学生,目的是让第一次接触西班牙语的学习者能在较短时间内轻松而全面地掌握西班牙语。循序渐进的教学内容和丰富有趣的知识介绍能够满足广大西班牙语初学者的需要。 课程共计12个单元。前8个单元详细讲解西语的发音和规则,并辅以例子说明及小贴士,可以帮助零基础的学习者快速记忆发音,能够轻松读出西班牙语所有的单词。后4个单元以基础语法为主,系统地整理出一些常用句型和语法点,采用多种形式讲解重点,加以列举解释,所有语法难点全部一目了然。预计学习指定教材的1-12课,完成本课程后可以达到掌握西班牙语自学基础。

    章节入门介绍篇 第一单元 语音基础1 第二单元 语音基础2 第三单元 语音基础3 第四单元 语音基础4 第五单元 语音基础5 第六单元 语音基础6 第七单元 语音基础7 第八单元 语音基础8 第九单元 语法基础1 第十单元 语法基础2 第十一单元 语法基础3 第十二单元 语法基础4 第十三单元 期末复习与考试

  • 机械设计基础

    黄平
    • 黄平教授 华南理工大学机械与汽车工程学院
    • $可随时加入
    • g1万人
    • 7课件全部开放

    简介 本课程特色:本课程配有强大的习题批改系统,目前已为学堂学员开通了“过关”式习题批改系统免密码登录使用,我们还配有网上考试系统等配套功能,将为学堂学员陆续开放使用。 课程介绍:《机械设计基础》是以《机械原理》和《机械设计》主要内容合并而成的一门常用机构及通用零件的设计为核心的设计性课程。课程介绍常用机构、机械的工作特性和设计方法以及各种通用零部件的工作原理、选用和设计计算。《机械设计基础》主要内容包括:机械原理、机械设计,它的培养目标是: 1、掌握常用机构的结构、特性等基本知识,并初步具有选用、分析基本机构的能力。 2、掌握通用机械零件的工作原理、特点、选用和设计计算方法,学会设计简单的机械传动装置。 3、熟悉运用有关标准、规范、手册、图册等有关技术资料。 

    章节第1章 绪论 第2章 平面机构的运动简图及自由度 第3章 连杆机构 第4章 凸轮与其他常见运动机构 第5章 轮系与传动比 第6章 机械调速与平衡 第7章 齿轮传动与蜗杆传动 第8章 带传动 第9章链传动 第10章轴 第11章滑动轴承 第12章滚动轴承 第13章螺纹连接与螺旋传动 第14章键与其他连接 第15章弹簧 第16章联轴器、离合器与制动器 考试

  • 企业战略管理(自主模式)

    自主模式 国家级精品 经管·会计学科
    蓝海林
    • 蓝海林教授 华南理工大学工商管理学院
    • $可随时加入
    • g8863人
    • 7课件全部开放

    简介 企业战略管理是以提升企业战略制定、实施、评价与控制有效性和效率为研究对象,以构建、保持和发挥企业竞争优势为主要内容,以实现企业健康和持续发展为主要目的一门新兴的企业管理学科。为使学生能够在中国情境下有效掌握和应用企业战略管理的理论与方法,本课程从中国企业所嵌入的情境特征出发,以环境动态化为主要视角,系统整合全球视野与国内情境、企业战略管理的静态模式与动态模式、企业战略思维的产业组织模式与资源基础模式,系统介绍了国内外学者在企业战略管理基本理论、工具和方法上的主要成果。 这门课程的主要教学目的是:让学生掌握进行企业外部环境与内部条件分析的模型、过程和方法,使他们能够面临战略决策的时候,能够全面和深入地分析企业所面临的机会、威胁、优势与劣势,并且发现自己的核心专长或者发现建立核心专长的领域;让学生把握不同层次的企业在不同环境下的战略选择、战略手段和进行战略抉择的方法,从而提高他们进行战略决策的能力;让学生熟悉战略实施的管理方法,包括如何建立合适的治理结构、组织结构、领导风格和企业文化以提高企业战略实施能力。

    章节第一章 战略管理导论 第二章 外部环境分析 第三章 内部环境分析 第四章 企业战略承诺 第五章 业务层战略 第六章 公司层战略 第七章 国际化战略 第八章 企业战略的推进方式 第九章 企业战略实施 结业考试(针对校外人士)

  • 数据结构(Data Structures)(自主模式)

    自主模式 计算机学科
    吕建明
    • 吕建明副教授 华南理工大学计算机科学与工程学院
    • $可随时加入
    • g8827人
    • 7课件全部开放

    简介 数据结构是计算机学科各专业的一门重要专业基础课程。本课程主要论述数据的逻辑结构、存储结构、算法设计以及算法评价四方面的内容,使学生对线性表、栈、队列、树、图等各种数据结构以及查找、排序等基础算法有深入的了解;还要求学生针对具体的工程问题,系统地掌握在不同的数据结构上进行有关算法设计的思想和技巧。数据结构是一门理论性和实践性都很强的课程。 课程成绩考核:平时作业:100%;合格分数线:60分。

    章节1. Introduction 2. List 3. Tree 4. Search 5. Index 6. Graph 7. Sorting

  • 计算机网络 Computer Networks(自主模式)

    自主模式 计算机学科
    王昊翔
    • 王昊翔Lecturer SCUTSchool of Computer Science and Engineering
    • $可随时加入
    • g7908人
    • 7课件全部开放

    简介 Students should master the basic knowledge of computer network, basic principles and some important protocols. Include network-related terms and protocols(TCP/IP protocol), network standards, OSI reference model, LAN technology(Ethernet is the emphasis), physical layer, data link layer, network layer, transport layer and basic functions of Application layer, the study of network layer is the emphasis which including routing principles and characteristics. On the basic of theoretical knowledge list above, students should have the practical abilities of network programming, use network snap tools, switches and routers.

    章节Chapter1 Introduction Chapter2 Physical Layer Chapter 3 Data Link Layer Chapter4 Medium Access Sublayer Chapter 5 Network Layer Chapter 6 Transport Layer Chapter 7 Application Layer

  • 数据结构(Data Structures)(2018秋)

    随堂模式 计算机学科
    吕建明
    • 吕建明副教授 华南理工大学计算机科学与工程学院
    • $
    • g5375人
    • V4小时/周

    简介 数据结构是计算机学科各专业的一门重要专业基础课程。本课程主要论述数据的逻辑结构、存储结构、算法设计以及算法评价四方面的内容,使学生对线性表、栈、队列、树、图等各种数据结构以及查找、排序等基础算法有深入的了解;还要求学生针对具体的工程问题,系统地掌握在不同的数据结构上进行有关算法设计的思想和技巧。数据结构是一门理论性和实践性都很强的课程。 课程成绩考核:平时作业:100%;合格分数线:60分。

    章节1. Introduction 2. List 3. Tree 4. Search 5. Index 6. Graph 7. Sorting

  • 小白学人工智能

    随堂模式 计算机学科
    李粤
    • 李粤讲师 华南理工大学计算机科学与工程学院
    • $
    • g4075人
    • V1小时/周

    简介 中国也在实施新一代人工智能技术的发展,并推动人工智能应用到各行各业中。本课中完成课程后,学生将具备以下能力: 1) 能够了解人工智能行业的最新应用和发展趋势; 2) 能够从数据,算法和计算力三个方面来理解人工智能的发展; 3) 能够体验和理解深度学习的原理,例如 CNN(卷积神经网络),图像风格迁移技术,RNN(循环神经网路) 等神经网络架构; 4) 能够用行业或生活例子来理解/比喻深度学习的特点:输入层/隐藏层/输出层/学习速率/过拟合/欠拟合/反向传播/梯度下降等; 5) 能够用行业/生活术语来比喻人工智能的概念和原理; 6) 能够用人工智能思维的本质:F(X)=Y 来描述人工智能的各种算法设计原理、各种应用; 7) 能够领会抽象思维(计算思维的核心本质)在人工智能领域的作用; 8) 能够区别人工智能之机器学习的三个方向:监督学习、无监督学习、强化学习;

    章节一、为什么要学习人工智能? 二、小恐龙Dino的乐园 三、神奇的F(X)=Y 四、线性/非线性模型 五、猫狗大战-KNN 分类 六、MNIST的手写数字识别-4战深度学习 七、变魔术般的图像风格迁移 八、人工智能的思考 九、以假乱真的对抗网络 十、机器翻译的循环神经网络(RNN)简单吗? 十一、强化学习 十二、AlphaGo和人机博弈技术 十三、 举一反三的迁移学习